Phân tích dữ liệu học tập (Learning Analytics) đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong đào tạo doanh nghiệp (L&D), nhằm tận dụng thông tin từ dữ liệu học tập để đưa ra quyết định thông minh và cải thiện quá trình học tập. Tuy nhiên, việc triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu học tập cũng đặt ra nhiều thách thức cho doanh nghiệp. Vậy đó là những thách thức nào và làm sao để khắc phục những hạn chế đó, chúng ta hãy cùng tìm hiểu trong bài viết này nhé! 

Xem thêm: Khi nào doanh nghiệp nên “bắt tay” thiết kế chương trình đào tạo? 

Những thách thức trong quá trình thực hiện các phương pháp phân tích dữ liệu học tập

Không xác định được mục tiêu của việc phân tích 

Một trong những thách thức lớn khi thực hiện các phương pháp phân tích dữ liệu học tập là doanh nghiệp không xác định rõ ràng mục tiêu. Trong quá trình phát triển chiến lược L&D toàn diện, doanh nghiệp có thể đã bỏ quên hoặc thiếu định hướng rõ ràng cho việc thu thập và phân tích dữ liệu học tập, đào tạo.  

Khi mục tiêu không được xác định rõ ràng và cụ thể, doanh nghiệp sẽ rơi vào tình trạng phân tích dữ liệu mà không biết nó sẽ mang lại giá trị gì cho tổ chức. Điều này dẫn đến làm mất thời gian và tài nghiên của doanh nghiệp mà không đảm bảo được hiệu quả cuối cùng của quá trình phân tích.  

Không nắm rõ đối tượng mục tiêu của phân tích 

Một thách thức khác khi triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu đó là doanh nghiệp có thể xác định chưa đúng nhóm đối tượng mục tiêu chính. Đôi khi, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc xác định đúng đối tượng cuối cùng mà họ muốn hướng đến.  

Việc không nắm rõ đối tượng mục tiêu cũng tạo ra hiểu lầm về yêu cầu và mong đợi của người học. Như vậy, doanh nghiệp sẽ không nắm được những thông tin chi tiết và thực tế nhất để hỗ trợ quyết định và cải thiện hiệu suất đào tạo. 

Khó khăn với lượng dữ liệu khổng lồ 

Ngoài ra, khi thực hiện các phương pháp phân tích dữ liệu học tập, doanh nghiệp có thể đối mặt với khó khăn của lượng lớn dữ liệu khổng lồ. Việc này không chỉ tạo ra áp lực về cơ sở hạ tầng về nguồn nhân lực thực hiện và tài nguyên vật chất để khai thác dữ liệu, mà còn đặt ra thách thức về khả năng xử lý, phân tích dữ liệu hiệu quả. Các phương pháp truyền thống thường không đủ để xử lý lượng dữ liệu lớn này một cách nhanh chóng và hiệu quả, dẫn đến việc mất mát thông tin quan trọng hoặc giảm hiệu suất của quá trình phân tích. 

Khả năng lưu trữ, quản lý và bảo quản dữ liệu cũng là những thách thức quan trọng, đặc biệt là khi dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn và có nhiều định dạng (biểu đồ, số liệu, hình vẽ,…). Việc đảm bảo tính nhất quán và trực quan hóa của dữ liệu đối với phân tích là một quá trình phức tạp. 

Xem thêm: Tầm quan trọng của Learning Analytics khi triển khai đào tạo trực tuyến 

Không đảm bảo về vấn đề bảo mật 

Thách thức cuối cùng mà doanh nghiệp có thể phải đối mặt với vấn đề bảo mật dữ liệu. Đối với nhiều tổ chức, việc thu thập và xử lý dữ liệu nhạy cảm về đào tào, học tập đặt ra những lo ngại lớn về an ninh thông tin và quyền riêng tư. Nếu không có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, tổ chức sẽ đối mặt với rủi ro lớn về việc mất mát thông tin quan trọng, quyền riêng tư của người dùng và thậm chí là tình trạng xâm phạm an ninh hệ thống. 

Xem thêm: Xóa bỏ những lo ngại về an toàn dữ liệu cho doanh nghiệp với 4 tính bắng bảo mật LMS 

Các phương pháp phân tích dữ liệu học tập hàng đầu hiện nay

Để đối mặt với các thách thức trên, doanh nghiệp có thể áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu học tập hàng đầu như:  

• Phân tích mô tả (Descriptive analytics): Đây là phương pháp thống kê được sử dụng để tìm kiếm và tổng hợp dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu hoặc ý nghĩa của đối tượng nghiên cứu. 
• Phân tích chẩn đoán (Diagnostic analytics): Phương pháp này sử dụng các quy trình như khai thác dữ liệu, khám phá dữ liệu, tìm hiểu chi tiết nhằm sáng tỏ nguyên nhân của các hành vi và sự kiện của đối tượng nghiên cứu. 
• Phân tích dự đoán (Predictive analytics): Phương pháp thống kê sử dụng thuật toán và học máy (learning machine) để nghiên cứu các xu hướng trong dữ liệu và dự đoán hành vi tương lai của đối tượng được nghiên cứu 
• Phân tích đề xuất (Prescriptive analytics): Phương pháp thống kê được sử dụng để đưa ra đề xuất và quyết định dựa trên những kết quả tính toán của các mô hình thuật toán.   

Xem thêm: 4 phương pháp hàng đầu giúp phân tích dữ liệu học tập 

Cách triển khai phân tích học tập hiệu quả cho doanh nghiệp

Khi doanh nghiệp triển khai các phương pháp phân tích dữ liệu đào tạo, học tập nên phát triển một cách toàn diện có kế hoạch. Dưới đây là cách triển khai phân tích học tập hiệu quả cho doanh nghiệp tham khảo và áp dụng. 

Xác định mục tiêu của doanh nghiệp 

Việc xác định mục tiêu của doanh nghiệp là bước quan trọng đầu tiên trong quá trình triển khai hoạt động phân tích dữ liệu học tập (Learning Analytics). Mục tiêu này đóng vai trò quyết định sự thành công của kế hoạch, giúp doanh nghiệp tập trung vào những vấn đề cụ thể để đi đúng định hướng. 

Khi xác định mục tiêu, doanh nghiệp nên xem xét những gì mình muốn đặt được trong quá trình phân tích dữ liệu học tập. Có thể là việc nâng cao hiệu suất học tập của học viên, dự đoán kết quả chương trình đào tạo, cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn,… 

Lựa chọn dữ liệu học tập phù hợp 

Để có được kết quả đầu ra (output) giải quyết đúng vấn đề, mục tiêu của doanh nghiệp đề ra thì việc lựa chọn dữ liệu học tập phù hợp là vô cùng quan trọng.  

Đầu tiên, doanh nghiệp nên xác định những loại dữ liệu nào sẽ mang lại thông tin quan trọng nhất liên quan đến mục tiêu đã đề ra. Các nguồn dữ liệu có thể được thu thập hệ thống quản lý học tập (LMS), ứng dụng di động, diễn đàn trực tuyến hoặc từ các cuộc khảo sát,… 

Thứ hai, quá trình lựa chọn dữ liệu cũng đòi hỏi về tính chất và độ đa dạng của dữ liệu. Việc này đảm bảo rằng mọi vấn đề quan trọng được phản ánh đầy đủ, từ sự tham gia và tiến triển đào tạo đến sự thay đổi trong hành vi học tập của học viên. 

Cuối cùng, việc lựa chọn dữ liệu học tập nên điều chỉnh với các nguyên tắc và chuẩn mực về quyền riêng tư và an toàn dữ liệu. Điều này không chỉ bảo vệ thông tin cá nhân của học viên mà còn tạo ra sự tin tưởng từ phía họ. 

Lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu học tập 

Sau khi lựa chọn dữ liệu học tập, doanh nghiệp nên tiến hành lựa chọn công cụ để phân tích chúng hiệu quả. Các phương pháp, công cụ truyền thống thường không đủ để xử lý lượng dữ liệu lớn này một cách nhanh chóng và hiệu quả, việc này dẫn đến mất mát thông tin quan trọng hoặc giảm hiệu suất của quá trình phân tích. Để đảm bảo lựa chọn công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp nên cân nhắc dựa trên các vấn đề như: 

• Mức độ linh hoạt của các công cụ phân tích 
• Hiệu suất xử lý lượng lớn dữ liệu  
• Khả năng tương tác và trực quan hóa dữ liệu 

Để khai thác tối đa các thông tin quan trọng từ lượng dữ liệu khổng lồ, một trong những công cụ phổ biến nhất hiện nay đó là PowerBI. Bởi nó có thể tích hợp với tất cả các sản phẩm của Microsoft, chẳng hạn như Dynamics 365, Excel, Azure và với LMS của OES, sau đó tiếp nhận dữ liệu trực tiếp để tự động cập nhật báo cáo đào tạo mà không cần Quản lý đào tạo can thiệp. Nó cũng có thể kết nối với các tệp dữ liệu (XML, JSON,…) và cơ sở dữ liệu từ máy chủ SQL. Điều này sẽ giúp hệ thống kết nối với tất cả các loại nguồn dữ liệu để phân tích và báo cáo đào tạo doanh nghiệp một cách trực quan nhất. 

Xem thêm: Ứng dụng của Power BI vào hoạt động đào tạo doanh nghiệp 

Thu thập và lưu trữ dữ liệu – các phương pháp phân tích dữ liệu

Quá trình thu thập và lưu trữ dữ liệu là một phần quan trọng trong các phương pháp phân tích dữ liệu. Việc này không chỉ đảm bảo tính toàn vẹn và đầy đủ của thông tin mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng phân tích và hiệu quả của cả quá trình phân tích. 

Đầu tiên, trong quá trình thu thập dữ liệu, doanh nghiệp nên xây dựng quy trình chặt chẽ để đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập đến từ các nguồn chính xác. Các nguồn này doanh nghiệp nên dựa trên bước 2 “Lựa chọn dữ liệu học tập phù hợp” ở phía trên đã đề ra. 

Thứ hai, việc lưu trữ dữ liệu đòi hỏi sự chọn lựa kỹ lưỡng về cơ sở hạ tầng và phương thức lưu trữ. Dữ liệu cần được sắp xếp một cách trực quan và được truy xuất dễ dàng, đồng thời cũng cần đảm bảo an toàn và bảo mật để ngăn chặn bất kỳ rủi ro về mất mát hoặc lạc quyền riêng tư. 

Ngoài ra, doanh nghiệp nên xác định thời gian lưu trữ dữ liệu, quy định các chính sách về việc xóa dữ liệu không cần thiết và đảm bảo rằng dữ liệu được cập nhật đều đặn. 

Xem thêm: LMS và số hóa: Sự kết hợp “đỉnh cao” giúp tối ưu đào tạo trực tuyến 

Phân tích và hành động 

Cuối cùng, là phân tích để chuyển đổi dữ liệu thành thông tin quan trọng phục vụ cho quyết định chiến lược L&D và doanh nghiệp hành động để thay đổi, khắc phục những vấn đề trong quá trình đào tạo. 

Sau khi đã chuẩn bị các bước trên, doanh nghiệp nên tiến hành phân tích các yếu tố như tiến triển đào tạo, mô hình hành vi người học, xu hướng tương tác của học viên,… giúp xác định những điểm mạnh và yếu của chương trình đào tạo, cũng như những cơ hội và thách thức mà học viên đối mặt. 

Sau cùng, doanh nghiệp cần dựa vào thông tin đã phân tích để xây dựng các chiến lược hành động cụ thể. Các quyết định bao gồm việc điều chỉnh chương trình học, tối ưu hóa phương pháp giảng dạy, tạo ra các chương trình học tập cá nhân hóa để đáp ứng nhu cầu học tập của từng học viên, cải thiện ROI đào tạo,… 

Xem thêm: Xu hướng thị trường đào tạo trực tuyến năm 2024-2026 doanh nghiệp không thể bỏ lỡ 

Kết luận 

Việc sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu là một công cụ quan trọng cho sự thành công của các chương trình đào tạo L&D của doanh nghiệp. Hy vọng trong bài viết này, chúng tôi đã cung cấp các thông tin cần thiết cho tổ chức trong quá trình triển khai phân tích học tập (Learning Analytics). Để tìm hiểu về cách khắc phục những thánh thức này cụ thể thông qua hệ thống LMS, hãy liên hệ ngay với OES – Công ty Cổ phần Dịch vụ Đào tạo Trực tuyến hàng đầu tại Việt Nam nhé!